Nội dung chi tiết:

– Tổng quát về AI, Machine Learning và Deep Learning
– Những loại thuật toán học máy chính: Supervised Learning, Unsupervised Learning và Reinforcement Learning.
– Các bước tạo ra một mô hình Machine Learning nông từ thư viện sklearn: Đọc dữ liệu: (bộ dữ liệu Titanic); Chọn lọc và làm sạch dữ liệu; Tạo ra training set, validation set và test set; Chọn một mô hình và tối ưu hóa dựa vào validation set; Đưa ra dự đoán từ mô hình.
– Các bước thực hiện thực tế của một mô hình Deep Learning: Chuẩn bị dữ liệu (bộ dữ liệu MNIST); Tạo ra training set, validation set và test set; Xây dựng nên các lớp của một mô hình Deep Learning; Train theo batch và epoch; Điều chỉnh các hyperparameter; Đưa ra dự đoán
– Giải trí bằng Kahoot
– Giới thiệu các bạn về Kaggle + giao bài tập là tham gia một contest trên Kaggle
– Q&A: Giải đáp những thắc mắc của các bạn

🧑‍💻 Đối tượng: Sinh viên Bách Khoa K19, K20, K21 có hứng thú với AI, nhưng chưa có tiếp xúc nhiều với việc giải quyết những bài toán bằng AI.

⏰ Thời gian: 02 PM – 05 PM, thứ Bảy ngày 24-09-2022.

🎯 Địa điểm: Cơ sở Dĩ An, Trường Đại học Bách Khoa, Tp.HCM

🔥 Đăng ký qua form: https://forms.gle/wg7kfzee8agMzrKx9